import pandas as pd
import numpy as np
d = pd.date_range('20200620',periods=6)
a = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=d,columns=['a','b','c','d'])
a.iloc[0,0] = np.nan
a.iloc[4,3] = np.nan
print(a)
# 如果想直接去掉有 NaN 的行或列, 可以使用 dropna
# a.dropna(axis=0,    # 0: 对行进行操作; 1: 对列进行操作
#          how='any') # 'any': 只要存在 NaN 就 drop 掉; 'all': 必须全部是 NaN 才 drop
print(a.dropna())
# 将 NaN 的值用其他值代替, 比如代替成 0:
print(a.fillna(value=233))
# 判断是否有缺失数据 NaN, 为 True 表示缺失数据:
print(a.isnull())
print(np.any(a.isnull()) == True)